---
title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica (Priscilla Obando) (Esteban Gonzalez)"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    vertical_layout: fill    
---

```{r setup, include=FALSE}

#-------------------- Paquetes --------------------

library(flexdashboard)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)

#-------------------- Colores ---------------------

color_positivos <- 'blue'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'gray'
color_nuevos_positivos <- 'light-blue'
color_hospitalizados <- 'skyblue'
color_salon <- 'lime'
color_uci <- 'purple'

#--------------------- Íconos ---------------------

icono_positivos <- 'fas fa-plus-circle'
icono_activos <- 'fas fa-check'
icono_recuperados <- 'fas fa-arrow-up'
icono_fallecidos <- 'fas fa-frown'
icono_nuevos_positivos <- 'fas fa-user-md'
icono_hospitalizados <- 'fas fa-hospital-alt'
icono_salon <- 'fas fa-briefcase-medical'
icono_uci <- 'fas fa-procedures'

#--------------- Otros parámetros -----------------

# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','
```


```{r, include=FALSE}
#--------------- Archivos de datos ----------------

archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_GENERAL.csv'

archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_POSITIVOS.csv'

archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_ACTIVOS.csv'

archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_RECUP.csv'

archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_FALLECIDOS.csv'


```



```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos de distritos ---------------------
archivo_general_distritos_old <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL_DISTRITOS.csv'
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_DISTRITOS.csv'
# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio_old <- read.csv(archivo_general_distritos_old)
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)
# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha_old <- df_general_distritos_sucio_old[-c(1:5), -c(1, 3, 10, 11)]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:7), -c(1, 2, 4)]
# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <- 
  df_general_distritos_ultima_fecha %>%
  rename(provincia = X.2,
         canton = X.4,
         distrito = X.5,
         positivos = X.6,
         recuperados = X.7,
         fallecidos = X.8,
         activos = X.9
  ) %>%  
  mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
  mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La  Amistad", distrito)) %>%
  fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA
# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]
# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)
# Objeto sf de distritos
# Capa simplificada
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
# Capa detallada
# sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_distritos_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
  left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))
```




```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos ---------------------

# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")

df_general_distritos <- read.csv(archivo_general_distritos, sep = caracter_separador)

# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <- 
  df_general_pais %>%
  filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))

# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
  df_positivos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_positivos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, positivos)

# Data frame de casos activos por cantón
df_activos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_activos_cantones, sep = caracter_separador)
df_activos_cantones <-
  df_activos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "activos")
df_activos_cantones$fecha <- as.Date(df_activos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos activos por cantón en la última fecha
df_activos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_activos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, activos)

# Data frame de casos recuperados por cantón
df_recuperados_cantones_ancho <- read.csv(archivo_recuperados_cantones, sep = caracter_separador)
df_recuperados_cantones <-
  df_recuperados_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "recuperados")
df_recuperados_cantones$fecha <- as.Date(df_recuperados_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos recuperados por cantón en la última fecha
df_recuperados_cantones_ultima_fecha <- 
  df_recuperados_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, recuperados)

# Data frame de casos fallecidos por cantón
df_fallecidos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_fallecidos_cantones, sep = caracter_separador)
df_fallecidos_cantones <-
  df_fallecidos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "fallecidos")
df_fallecidos_cantones$fecha <- as.Date(df_fallecidos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos fallecidos por cantón en la última fecha
df_fallecidos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_fallecidos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, fallecidos)

# Objeto sf de cantones
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')

# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))

# Objeto sf de casos activos en cantones en la última fecha
sf_activos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(activos))

# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(recuperados))

# Objeto sf de casos fallecidos en cantones en la última fecha
sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(fallecidos))

```

Resumen
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos activos",
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos recuperados",
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos fallecidos",
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de hospitalizados", 
         icon = icono_hospitalizados,
         color = color_hospitalizados
)
```

### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en salón",
         icon = icono_salon, 
         color = color_salon
)
```

### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en UCI",
         icon = icono_uci, 
         color = color_uci
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo
```{r}
plot_ly(data = df_general_pais,
                x = ~ FECHA,
                y = ~ positivos, 
                name = 'Positivos', 
                type = 'scatter',
                mode = 'lines',
                line = list(color = color_positivos)) %>%
  add_trace(y = ~ activos,
                    name = 'Activos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_activos)) %>%
  add_trace(y = ~ RECUPERADOS,
                    name = 'Recuperados',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_recuperados)) %>%
  add_trace(y = ~ fallecidos,
                    name = 'Fallecidos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_fallecidos)) %>%  
  layout(title = "",
                 yaxis = list(title = "Cantidad de casos"),
                 xaxis = list(title = "Fecha"),
                 legend = list(x = 0.1, y = 0.9),
                 hovermode = "compare")
```

### Tabla de cantidades de casos en distritos
```{r}
st_drop_geometry(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  select(Provincia = provincia, Canton = canton, Distrito=distrito, Positivos = positivos, Activos=activos, Recuperados=recuperados, Fallecidos=fallecidos) %>%
  DT::datatable(rownames = FALSE,
                options = list(searchHighlight = TRUE, 
                               language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
                               )
  )
```

ow 
-----------------------------------------------------------------------
### Porcentaje de ocupación de camas en Unidad de Cuidados Intensivos

```{r}
rate <- round(100*df_general_pais_ultima_fecha$UCI/359, 0)
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(
  danger = c(80, 100), warning = c(40, 79), success = c(0, 39)
))
```


Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos positivos en distritos
```{r}

paleta_azul <- colorBin(palette = "Blues",
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos,
                        bins = 10
               )

leaflet_distritos <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>%
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~positivos,
    title = "Casos positivos",
    opacity = 1
  ) %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
  ) %>%
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_distritos
```

### Gráfico de distritos con mayor cantidad de casos positivos
```{r}

top10_distritos = df_general_distritos_ultima_fecha %>% top_n(n = 10, wt = positivos)

total_distritos_positivos = sum(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)

total_top10 = sum(top10_distritos$positivos)

newRow <- data.frame(provincia= "", canton = "", distrito='Otros',positivos= total_distritos_positivos - total_top10, recuperados = 0 , fallecidos = 0 ,activos = 0)

top10_distritos <- rbind(top10_distritos, newRow)


plot_ly(type='pie', labels=top10_distritos$distrito, values=top10_distritos$positivos, 
               textinfo='label+percent',
               insidetextorientation='radial')%>% 
  layout(title = 'Diez distritos con mayor cantidad de casos positivos en Costa Rica', showlegend = T,
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```


Casos activos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos activos", 
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos activos en distritos
```{r}
paleta_azul <- colorBin(palette = "Blues", 
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$activos,
                        bins = 10
               )
leaflet_distritos <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$activos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~activos,
    title = "Casos activos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )
# Despliegue del mapa
leaflet_distritos


# paleta_activos <- colorBin(palette = "Reds", 
#                         domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$activos,
#                         bins = 10
#                )
# 
# leaflet_distritos <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
#   fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
#   addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
#   addPolygons(fillColor = ~paleta_activos(activos), stroke=T, fillOpacity = 1,
#               color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
#               group = "Distritos",
#               popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
#                             "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
#                             "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
#                             "activos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$activos
#                             )
#   ) %>%
#   addLegend("bottomright", pal = paleta_activos, values = ~activos,
#     title = "Casos activos",
#     opacity = 1
#   ) %>%  
#   addLayersControl(
#     baseGroups = c("OpenStreetMap"),
#     overlayGroups = c("Distritos"),
#     options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
#   ) %>%  
#   addMiniMap(
#     toggleDisplay = TRUE,
#     position = "bottomleft",
#     tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
#   )

# Despliegue del mapa
# leaflet_distritos
```

### Gráfico de distritos con mayor cantidad de casos activos
```{r}
top10_distritos = df_general_distritos_ultima_fecha %>% top_n(n = 10, wt = activos)

total_distritos_activos = sum(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)

total_top10 = sum(top10_distritos$activos)

newRow <- data.frame(provincia= "", canton = "", distrito='Otros',activos= total_distritos_activos - total_top10, recuperados = 0 , fallecidos = 0 ,positivos = 0)

top10_distritos <- rbind(top10_distritos, newRow)


plot_ly(type='pie', labels=top10_distritos$distrito, values=top10_distritos$activos, 
               textinfo='label+percent',
               insidetextorientation='radial')%>% 
  layout(title = 'Diez distritos con mayor cantidad de casos activos en Costa Rica', showlegend = T,
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE)) 
```


Casos recuperados
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos recuperados", 
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos recuperados en distritos
```{r}

paleta_recuperados <- colorBin(palette = "Greens",
                       domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados,
                       bins = 10
              )

leaflet_distritos <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>%
 fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
 addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
 addPolygons(fillColor = ~paleta_recuperados(recuperados), stroke=T, fillOpacity = 1,
             color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
             group = "Distritos",
             popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                           "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                           "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                           "recuperados: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados
                           )
 ) %>%
 addLegend("bottomright", pal = paleta_recuperados, values = ~recuperados,
   title = "Casos recuperados",
   opacity = 1
 ) %>%
 addLayersControl(
   baseGroups = c("OpenStreetMap"),
   overlayGroups = c("Distritos"),
   options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
 ) %>%
 addMiniMap(
   toggleDisplay = TRUE,
   position = "bottomleft",
   tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
 )

# Despliegue del mapa
leaflet_distritos
```

### Gráfico de distritos con mayor cantidad de casos recuperados
```{r}
top10_distritos = df_general_distritos_ultima_fecha %>% top_n(n = 10, wt = recuperados)

total_distritos_recuperados = sum(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)

total_top10 = sum(top10_distritos$recuperados)

newRow <- data.frame(provincia= "", canton = "", distrito='Otros',recuperados= total_distritos_recuperados - total_top10, activos = 0 , fallecidos = 0 ,positivos = 0)

top10_distritos <- rbind(top10_distritos, newRow)


plot_ly(type='pie', labels=top10_distritos$distrito, values=top10_distritos$recuperados, 
               textinfo='label+percent',
               insidetextorientation='radial')%>% 
  layout(title = 'Diez distritos con mayor cantidad de casos recuperados en Costa Rica', showlegend = T,
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))  
```



Casos fallecidos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos fallecidos", 
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos fallecidos en distritos
```{r}

paleta_azul <- colorBin(palette = "Greys",
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos,
                        bins = 10
               )

leaflet_distritos <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>%
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(fallecidos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~fallecidos,
    title = "Casos fallecidos",
    opacity = 1
  ) %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
  ) %>%
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_distritos
```

### Gráfico de distritos con mayor cantidad de casos fallecidos
```{r}
top10_distritos = df_general_distritos_ultima_fecha %>% top_n(n = 10, wt = fallecidos)

total_distritos_fallecidos = sum(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)

total_top10 = sum(top10_distritos$fallecidos)

newRow <- data.frame(provincia= "", canton = "", distrito='Otros',fallecidos= total_distritos_fallecidos - total_top10, activos = 0 , recuperados = 0 ,positivos = 0)

top10_distritos <- rbind(top10_distritos, newRow)


plot_ly(type='pie', labels=top10_distritos$distrito, values=top10_distritos$fallecidos, 
               textinfo='label+percent',
               insidetextorientation='radial')%>% 
  layout(title = 'Diez distritos con mayor cantidad de casos fallecidos en Costa Rica', showlegend = T,
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))   
```